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公开(公告)号：CN119226846A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411243328.6
申请日：2024-09-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及工业生产过程的控制和监测技术领域，特别涉及一种面向多模式制造过程的KPI相关故障诊断方法及装置。方法包括：用MGU的监督变体SMGU用于KPI相关特征提取。将过程变量和KPI作为SMGU的输入，SMGU通过学习潜在的隐藏状态以有效地保持它们与KPI信息的联系。将BLS的稀疏变体SBLS用于故障诊断，从而减少网络结构冗余，避免模型过拟合。本发明解决传统的基于深度学习的故障诊断方法通用性差、诊断准确性低的问题，提高故障诊断的及时性和精度。该故障诊断方法拥有良好的扩展性，当加入新的训练数据时无需重复完整的训练过程，可有效应用到带钢热轧等多模式制造过程。
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